기온, 강수와 같은 기후관측 자료들은 공간과 더불어 시간적인 변이를 동시에 나타낸다. 따라서 신뢰성 높은 시계열 분포도 작성을 위해 공간적 자기상관성만을 고려하는 기존 공간 내삽 기법에 시공간적 자기상관성 정보를 반영할 필요가 있다. 이 연구에서는 시계열 기온 분포도 제작을 위해 1개월 동안 1시간 간격으로 획득된 기온 관측소 자료를 대상으로 시공간 크리깅을 적용하였다. 우선 기온자료를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해한 후에, 경향 성분 모델링 과정에 기온과 연관성이 높은 고도 자료를 부가 자료로 통합하여 지형 효과를 반영하는 경향 성분을 모델링하였다. 잔차 성분에 대한 시공간 베리오그램 모델링에는 곱-합 모델을 적용하여 시간과 공간 베리오그램의 상호 연관성을 반영하도록 하였다. 이러한 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 시공간 정규 크리깅을 적용한 결과, 기존 공간적 자기상관성만을 고려하는 정규 크리깅과 고도 자료를 부가 자료로 이용하는 회귀분석 크리깅에 비해 상대적으로 높은 예측 능력을 보였다. 이러한 결과는 고도 자료와 더불어 시공간 자기상관성 정보의 이용이 중요함을 지시한다. 따라서 공간적으로 가용할 수 있는 자료의 수가 한계가 있지만 시계열적으로 자료 획득이 가능한 변수를 분석할 때, 시공간 크리깅이 유용한 내삽 방법론으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
도로상에서 발생하는 교통사고의 원인을 정확하게 파악하기 위해서는 사고지점의 도로 기하구조, 교통시설물, 교통운영방식, 날씨 등 주변적 요인과 사고특성과의 상관관계가 시공간적으로 분석되어야 한다. 본 연구에서는 도로 폐쇄 전후 교통사고의 특성을 비교하기 위하여, 미국 미주리주 교통부가 개발, 활용중인 통합교통관리시스템의 교통사고 자료 및 GIS기법을 이용하여 세인트루이스의 주요도로인 I-64 도로를 대상으로 분석을 하였다. 이러한 시공간적 분석은 일반적 통계분석으로 획득하기 어려운 공간적 특성을 용이하게 파악할 수 있는 장점이 있으며, 분석을 통해 얻어진 결과는 추후 교통사고 감소를 위한 개선책 마련에 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서는 교통자료의 통합관리를 위해 개발된 통합교통관리시스템의 구성요소 및 자료의 특성을 살펴봄으로써, 향후 우리나라의 실정에 맞는 통합 교통 데이터 시스템 구축의 고려사항으로 삼고자 한다.
토지정보는 실시간 변화하는 공간상의 정보로써 일반적 현황정보뿐만 아니라 공간적 요소와 시간적 요소가 함께 고려되어야 한다. 이에 본 연구는 기존 연구에서 제시된 다양한 시공간 데이터모델을 파악하여 토지정보에 적합한 시공간모델을 적용하고 구현하였다. 구현한 시공간모델의 주요 특징은 시간측면에서 유효시간과 거래시간이 구분되며 속성측면에서 면적, 소유권 등 관련정보를 포함하였다. 또한 공간적 관점에서 스파게티 자료구조를 가지면서 공간정보 변화시 좌표의 중복관리를 하지 않도록 하여 정보의 중복을 줄였다. 본 연구에서 구현한 시공간 토지정보 모델은 속성, 공간 및 시간에 대한 질의 표현을 가능하게 하였다.
본 연구에서는 고속도로에서 수집되는 차량검지기 자료를 대상으로 자료의 품질에 영향을 미치는 요인을 분석하여, 신뢰성 있는 교통자료의 관리 및 활용을 위한 교통자료 품질 통합평가지표를 개발하였다. 이를 위하여 국내외 자료품질평가에 대한 현황 조사 및 분석을 수행하여 시사점을 도출하였다. 품질관리지표는 기존의 고속도로 검지자료 품질평가에 사용되고 있는 평가지표인 완전성과 유효성뿐만 아니라, 이를 수정 보완한 지표들을 제시하였으며, 교통자료의 특성을 반영한 시공간 일관성 지표와 결측심각성 지표를 신규지표로 제시하였다. 또한, 개별 품질 평가지표들을 통합적으로 관리할 수 있는 통합 평가지표를 개발하고 평가 프레임워크를 제시하였다. 통합 품질평가지표는 쌍대비교를 통한 설문조사 방법으로 가중치를 산출하는 AHP기법과 자료의 변동성을 고려하여 가중치를 산출하는 엔트로피방법을 통합하는 혼합가중치 산출 방안을 적용하여 도출하였다. 본 연구의 결과물은 교통자료의 효율적 관리를 가능하게 하고, 교통자료의 품질을 높일 수 있는 품질관리체계의 중요 구성요소로 활용될 것으로 기대된다.
지하수 함양량은 기후조건, 토지이용, 수리지질학적 비균질성에 의해 시공간적인 변동성을 나타내는 수문량이므로 통합지표수-지하수 모델 기반의 시공간변동성을 갖는 일단위 함양량의 추정이 필요하다. 진천지역을 대상으로 SWAT-MODFLOW 통합모형이 일단위 함양량 추정에 사용되었으며 추정된 함양량의 시변성은 국가 지하수 관측망과 기초조사 기간(2009-2010)중에 설치된 자동관측망 자료와 잘 부합하는 것을 확인하였다. 진천지역을 포함한 미호천 유역 평균 지하수 함양률은 강수대비 20.8%로 나타났는데 이는 해석적 방법인 기저유출 분리법의 결과와도 잘 일치하였다. 통합모델링 기반의 함양량 산정은 국가 지하수 관리를 위해 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
현재의 기술과 전문가들의 지식을 바탕으로 수치 예보 모델의 해상도가 점차 증가하고 있으나 한편으로는 해상도가 높아질수록 신뢰성 있는 장기 예보를 제공하는데 어려움이 있다. 즉, 고해상도 모델의 경우 미세한 오차가 발생 하더라도, 실제 기상학적 관점에서 시공간적으로 변동성이 크게 발생할 개연성이 크며, 이로 인해 모델에서 발생하는 불확실성은 더욱 커질 수 있다. 한국 기상청(KMA)에서는 영국기상청으로부터 도입한 통합모델(UM)을 현업 운영하고 있다. 본 연구에서 기상청 통합모델인 UM3.0 예보모델의 예측정확성을 다양한 관점에서 평가하고자 한다. 기상청 UM3.0 모델은 3km의 공간해상도와 1시간 시간해상도를 가지며, 예보시작시점기준 7일간의 예보정보를 제공한다. 강수량 예측정보의 활용성을 평가하기 위해서 예측 시계열에 대해 RMSE, 편의 및 등 다양한 통계지표와 공간적인 강수량 발생 특성을 평가하기 위해서 FSS 방법을 적용하였다. 본 연구 결과를 통해 UM3.0 모델의 1시간 및 3km의 시공간해상도와 선행예보 기간을 그대로 수문학적으로 활용하는 데에는 다소 무리가 있는 것으로 평가되었으며, 이러한 점에서 수문학적 활용관점에서 최적의 시공간적 규모와 선행예보 시간을 분석하였다.
미래 극한사상의 초과확률을 산정하기 위하여 저해상도의 전지구 기후변화 시나리오 자료를 그대로 사용하거나 이를 역학적 또는 통계적 방법으로 상세화한 고해상도 기후변화 시나리오 자료를 활용한다. 통계적 상세화는 전지구 또는 지역기후모델의 현재기후 모의 자료와 관측 자료와의 통계적 관계를 미래 예측자료에 적용하는 방법으로, 현재와 미래 기후의 시공간적 분포가 동일하다는 가정을 포함하고 있다. 반면 역학적 상세화 방법은 기후변화 강제력을 고려하는 지역기후모델을 이용하여 기후시스템의 역학 및 물리과정, 기후시스템간 의 상호작용, 기후변화의 비정상성 등을 고려할 수 있고, 변수간의 시공간적 상관성을 지구시스템의 물리 역학적 과정으로 해석할 수 있다는 장점이 있다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 역학적 상세화로 생산된 HadGEM3-RA 자료를 이용하여 현재기후(1980-2005), 가까운 미래(2020-2049)와 21세기말(2070-2099)의 20년 빈도 강수량을 비교하였다. 연구결과, 남한에 걸쳐 현재기후에 비하여 미래에는 극한강수의 크기와 빈도가 전반적으로 증가하는 경향을 확인할 수 있었다. 20년에 한번씩 발생하였던 일 극한강수는 RCP8.5를 고려한 21세기말에는 약 4년에 한번씩 발생하리라 전망되었다.
SIMS는 공간 정보 관리 환경을 지원하기 위한 통합 관리 시스템으로서 다양한 공간 및 비공간 자료를 관리하고 여러 응용작업을 지원한다. 본 논문에서는 기존의 공간 데이터 마이닝 질의 언어가 처리하는 공간자료에 한정되지 않고, 자동 데이터 수집, 인공위성 측위 서비스, 원격탐사, GPS, 모바일 컴퓨팅 등의 다양한 자료라 시공간(Spatio-Temporal) 자료로부터 유용한 정보를 발견 할 수 있도록 SIMS를 기반으로 한 공간 데이터 마이닝 전용 시스템을 지원하는 공간 데이터 마이닝 질의 언어를 설계하였다.
본 연구에서는 도시부도로 신호교차로의 대기행렬을 단기(one cycle ahead)예측함에 있어 단일검지체계에 기반을 둔 한 지점의 시계열적 패턴을 갖는 검지자료(detection data)를 학습자료로 구성할 경우와 통합차량검지체계하에 기반을 둔 시공간적 상관관계를 갖는 검지자료를 학습자료로 이용할 경우를 가정하여 이에 대한 인공신경망의 학습능력과 예측능력을 비교하였다. 연구결과는 도시부도로 신호교차로상에서 차량군(platoon)의 이동에 따라 발생되는 시공간적인 상관관계를 갖는 교통류변수 $\ulcorner$상류유입교통량(k-1)->통행시간(k-1)->대기행렬(k)->유출교통량(k)->대기행렬(k+1)$\lrcorner$를 인공신경망의 학습자료로 구성할 경우, 교통류 패턴의 학습능력이 뛰어난 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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